Abschlussarbeit
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Untersuchung von psychoakustischen Prinzipien für automatische Mixdown-Algorithmen
| AutorInnen | |
| Jahr | 2009 |
| Art der Arbeit | Diplomarbeit |
| Themenfeld | Psychoakustik |
| Schlagwörter | Psychoakustik, Hörmodell, Auditorische Maskierung, Maskierungsschwelle, Wahrnehmungsmodelle, Klangfarbe, Diskrimination von Musikinstrumenten, Lautheit, automatic mixing, identification threshold |
| Abstract | Diese Arbeit beschreibt die Implementierung eines psychoakustischen Gehörmodells, das die spektrale Lautheit maskierter (gemixter) Instrumente modelliert. Das Modell berücksichtigt alle bekannten physikalischen und physiologischen Effekte zwischen der Schallquelle und der cerebralen Verarbeitung. Es wir dazu verwendet das spektrale Verhalten gemixter Instrumente zu visualisieren. Weiters wird das Modell herangezogen um ein Experiment zu designen, bei dem die Fähigkeit der Probanden ein maskiertes Instrument zu erkennen untersucht wird. Die verschiedenen Stufen der Maskierung werden durch die neu definierte Maßzahl des Lautheitsquotienten gekennzeichnet, der maskierte und unmaskierte (originale) Lautheit in Relation setzt. Es wird gezeigt, dass Instrumente mit einem Quotienten von 10 % oder kleiner oder mit einer Restlautheit von 1 sone oder weniger im Mix schlecht oder gar nicht identifiziert werden können. Um die Beziehung von Lautheitsquotient und Identifikationswahrscheinlichkeit zu modellieren wird ein lineares Regressionsmodell definiert und dessen Gültigkeit gezeigt. Weiters wird ein neuer Ansatz binaurales Demaskieren zu modellieren vorgeschlagen und per Vergleich mit empirischen Daten überprüft. Die Ergebnisse der Studie können dazu verwendet werden bereits existierende automatische Mixdownalgorithmen weiter zu entwickeln. Weiters können die Ergebnisse als Grundlage für die Entwicklung neuer Mixdownalgorithmen oder für die Überarbeitung herkömmlicher Mischpultkonzepte und Ansätze für Mensch-Maschine Schnittstellen verstanden werden. |
| URL | http://phaidra.kug.ac.at/o:11126 |
| BetreuerInnen |